amos模型运行不出来

Question

没添加T1,T2这个维度时还能运行出来，添加后就无法运行了，但是效度分析又需要每个具体问题的载荷因子，或者如果只有大类的载荷因子可以验证效度吗？

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

当在AMOS模型中遇到“样本矩阵非正定”的错误时，这通常意味着模型无法进行有效的最大似然估计。根据你提供的信息和图示内容，你在添加了T1、T2这两个维度后导致模型无法运行。可能的原因有：

1. 数据问题：首先检查T1和T2变量的数据是否有误，例如缺失值、异常值或者这些变量与其他变量高度相关（多重共线性），导致样本协方差矩阵或相关矩阵非正定。

2. 线性依赖：如果T1和T2与模型中的其他变量存在线性关系，可能会引入线性依赖性。在这种情况下，尝试通过因子分析或其他方法确认是否存在冗余的测量项，并考虑是否有必要同时包含T1和T2。

3. 样本量不足：增加的维度可能导致样本容量相对于模型复杂度变得过小，从而使得样本统计量不足以支持模型参数的有效估计。

针对上述问题，你可以尝试以下解决方案：

• 数据清理：检查并处理T1和T2变量的数据质量问题。
• 模型简化：若T1和T2确实与其他变量高度相关，可以考虑合并或去除其中一个以减少线性依赖。
• 调整设置：在AMOS软件的“Analysis Properties”窗口中，勾选“Allow non-positive definite sample covariance matrices”，允许使用非正定的样本协方差矩阵进行估计，但这可能会导致不稳定的结果和不准确的标准误差估计。
• 增大样本量：如果可能的话，收集更多的观测数据来增加样本大小。
• 效度验证：即便只能获得大类别的载荷因子，在某些情况下也可以进行效度验证，比如探索性因子分析（EFA）和验证性因子分析（CFA）中验证更高层次结构的效度，但具体能否这样做取决于你的研究目的和模型设计。

如果你需要基于现有数据继续尝试运行模型，请确保先解决了潜在的数据问题，并根据实际情况决定是否采用非正定样本协方差矩阵的选项。然而，从理论模型构建的角度出发，最好还是解决模型内部的问题，如冗余测量项或线性依赖关系，以获得更可靠和有意义的结果。